国产aV无码片毛片一级韩国,午夜草草视频在线播放,中国人妻少妇精品一区二区,在线视频播放一区二区三区,一区二区三区久久av,日韩人妻系列中文字幕,国产av综合av亚洲av,欧美多人啊啊啊啊污污视频,国产大鸡巴插女生b视频

教育裝備采購(gòu)網(wǎng)
體博會(huì)25 校體購(gòu)2

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

教育裝備采購(gòu)網(wǎng) 2023-01-11 16:03 圍觀437次

  2023年1月4日-6日,由北京友萬信息科技有限公司主辦,順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院承辦的,為期三天的“Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程”圓滿結(jié)束。

  本次課程受環(huán)境因素影響依舊采用線上直播的方式進(jìn)行。但是這并不影響順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院老師們的學(xué)習(xí)熱情。此次培訓(xùn)為順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院內(nèi)部定制的高級(jí)培訓(xùn)課程,共有五十余人參加,課程內(nèi)容和效果也受到了參培人員的一致好評(píng)。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

參培學(xué)員好評(píng)反饋

  主辦方北京友萬信息科技有限公司為參培人員提供了全部的內(nèi)訓(xùn)課件PPT及專屬分析數(shù)據(jù)。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

全部的內(nèi)訓(xùn)課件PPT及專屬分析數(shù)據(jù)

  本次課程由北京友萬信息科技有限公司簽約講師:袁銘老師主講,全面介紹了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析所必需的各項(xiàng)知識(shí)。包括數(shù)據(jù)分析的基本流程、Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境搭建與Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析、分類與聚類算法、時(shí)間序列分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)前沿專題等。

  所有教學(xué)模塊均提供實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目以及高度可復(fù)用的源代碼配套,并且能夠與相關(guān)課程做到有機(jī)結(jié)合。通過本課程學(xué)習(xí),學(xué)員能夠掌握數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的基本過程以及相關(guān)核心技術(shù),初步具有數(shù)據(jù)科學(xué)的思維方式,能夠從數(shù)據(jù)分析的角度對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行研究與解釋。

  本課程的特色有以下三點(diǎn):

  第一,貼近實(shí)戰(zhàn)的教學(xué)模塊安排。

  本課程將從主講人實(shí)際參與企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)驗(yàn)出發(fā),從講解 Python 環(huán)境搭建、Python 編程基礎(chǔ)開始,逐漸過渡到結(jié)合實(shí)際案例的數(shù)據(jù)探索與分析。在具有一定積累后,將全面介紹回歸、分類、聚類、推薦系統(tǒng)等統(tǒng)計(jì)建模與數(shù)據(jù)挖掘工具。課程最后將對(duì)一些數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的前沿例如集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等進(jìn)行介紹。

  第二,平緩的學(xué)習(xí)曲線。

  課程整體以及課程的每一個(gè)教學(xué)模塊均遵循從易到難的教學(xué)規(guī)律,并設(shè)置大量“所見即所得”的課堂練習(xí),使參與者能夠從學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生獲得感。特別地,主講人將從自身教學(xué)經(jīng)驗(yàn)出發(fā),化解學(xué)員學(xué)習(xí)過程中的難點(diǎn)與“痛點(diǎn)”,保持學(xué)習(xí)熱情。

  第三,高度可復(fù)用的代碼模塊。

  本課程提供的教學(xué)代碼均具有高度可復(fù)用性,經(jīng)過適度修改可以用于絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際工作與教學(xué)活動(dòng)。

  三天的課程大綱如下:

第一第二天第三天

模塊 1:數(shù)據(jù)分析概述

1.1 數(shù)據(jù)思維

1.2 數(shù)據(jù)分析流程

1.3 數(shù)據(jù)分析軟件平臺(tái)簡(jiǎn)介

1.4 Python 語(yǔ)言簡(jiǎn)介

模塊 2:Python 編程基礎(chǔ)

2.1 Python 編程環(huán)境搭建

2.2 功能模型介紹與安裝

2.3 Python 控制語(yǔ)句

2.4 Python 內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2.5 Python 的函數(shù)與類

2.6 Numpy 簡(jiǎn)介

模塊 3:基本的數(shù)據(jù)分析

3.1 Pandas 概述

3.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入

3.3 數(shù)據(jù)篩選與數(shù)據(jù)集成

3.4 數(shù)據(jù)清洗

模塊 4:統(tǒng)計(jì)分析

4.1 基本的描述性統(tǒng)計(jì)分析

4.2 分組統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)透視

4.3 多元統(tǒng)計(jì)分析

4.4 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)

4.5 假設(shè)檢驗(yàn)

模塊 5:回歸分析

5.1 回歸與回歸模型

5.2 回歸模型的評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)

5.3 多元回歸模型

5.4 如何處理定性數(shù)據(jù)

模塊 6:統(tǒng)計(jì)分類

6.1 分類算法概述

6.2 KNN 算法

6.3 Logistics 模型

6.4 決策樹模型

6.5 分類模型評(píng)價(jià)

模塊 7:聚類算法與推薦算法

7.1 聚類算法概述

7.2 Kmeans 算法

7.3 聚類模型性能評(píng)價(jià)

7.4 推薦算法

模塊 8:時(shí)間序列分析

8.1 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的基本處理

8.2 環(huán)比、同比、定基增長(zhǎng)率

8.3 時(shí)間序列分解

8.4 時(shí)間序列預(yù)測(cè)

模塊 9:前沿專題與教學(xué)經(jīng)驗(yàn)分享

9.1 集成學(xué)習(xí)

9.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

9.3 教學(xué)經(jīng)驗(yàn)分享

  第一天的課程首先講解了6個(gè)基本模塊:Python編程環(huán)境搭建、功能模塊安裝、Python控制語(yǔ)句、Python內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Python的函數(shù)與類、Numpy簡(jiǎn)介。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

模塊內(nèi)容簡(jiǎn)介

  從基礎(chǔ)模塊開始,培養(yǎng)大家的獲得感,讓參培人員更有興趣持續(xù)學(xué)習(xí)。如果你不熟悉編程也沒問題,這里用到的大多數(shù)內(nèi)容是程序的調(diào)用,而非深度編程,簡(jiǎn)單易學(xué)。

  接下來進(jìn)入第一部分:基本的數(shù)據(jù)分析,主要分為Pandas簡(jiǎn)介;數(shù)據(jù)導(dǎo)入;數(shù)據(jù)篩選與數(shù)據(jù)集成;缺失值處理。

  講解這部分的時(shí)候,袁老師還強(qiáng)調(diào)了他自己的個(gè)人使用竅門,把所有的數(shù)據(jù),放在同一個(gè)電腦盤中,方便查找使用。同時(shí)表示這里涉及的代碼,最好是自己手動(dòng)敲一遍,增加熟悉度。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

基本的數(shù)據(jù)分析

  第二部分講解了基本的統(tǒng)計(jì)分析。這部分內(nèi)容可以和統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,完美結(jié)合。包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析;集中趨勢(shì)分析;離散程度分析;分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

基本的數(shù)據(jù)分析

  第三部分講解了基本的時(shí)間序列分析。包含頻率轉(zhuǎn)換;環(huán)比、同比與定基;環(huán)比、同比與定基增長(zhǎng)率;時(shí)間序列的預(yù)測(cè);Holt-winters方法;ARIMA模型;其他的時(shí)間序列預(yù)測(cè)包。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

基本的時(shí)間序列分析

  第四部分講解了回歸分析。包括Statsmodel包中的回歸分析;多元線性回歸模型;Sklearn中的回歸分析;回歸模型的預(yù)測(cè);回歸模型的評(píng)價(jià)。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

回歸分析

  第五部分講解了統(tǒng)計(jì)分類。典型的分類算法有:logistic回歸、決策樹、樸素貝葉斯、kNN

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

統(tǒng)計(jì)分類

  第六部分講解了聚類算法與推薦系統(tǒng)。包括:聚類分析;聚類算法。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

聚類算法與推薦系統(tǒng)

  第七部分講解了集成學(xué)習(xí)。包含集成學(xué)習(xí)的含義;集成學(xué)習(xí)的分類;學(xué)習(xí)器的方差、偏差和誤差;隨機(jī)森林等內(nèi)容。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

集成學(xué)習(xí)

  最后一部分講解的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。包括人腦與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);感知器;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);激活函數(shù);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)。

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

  北京友萬信息科技有限公司作為中國(guó)大陸領(lǐng)先的教育和科學(xué)軟件分銷商,已在中國(guó)300多所高校建立了可靠的分銷渠道,擁有成功的教學(xué)資源和數(shù)據(jù)管理專家。友萬科技將繼續(xù)努力幫助國(guó)內(nèi)高校建立科學(xué)領(lǐng)先的教育體系,熟練運(yùn)用基本功學(xué)習(xí)高效的科研方法,并能夠有效地推廣科學(xué)軟件,同時(shí)向中國(guó)用戶提供高質(zhì)量的客戶支持和培訓(xùn)服務(wù)。合作熱線: 010-56548231

  熱門鏈接

《Python數(shù)據(jù)分析內(nèi)訓(xùn)課程》圓滿結(jié)束

  專注分享商業(yè)數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)、人工智能、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、自動(dòng)化報(bào)告與可重復(fù)研究等熱門技術(shù)內(nèi)容。定向培養(yǎng)Stata、Python、Minitab、R語(yǔ)言數(shù)據(jù)人才,助力產(chǎn)學(xué)研政企商協(xié)同發(fā)展,為中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)蓄能。合作熱線:010-56548231 郵箱:info@uone-tech.cn

點(diǎn)擊進(jìn)入北京友萬信息科技有限公司展臺(tái)查看更多 來源:教育裝備采購(gòu)網(wǎng) 作者:北京友萬信息科技有限公司 責(zé)任編輯:逯紅棟 我要投稿
校體購(gòu)終極頁(yè)

相關(guān)閱讀

版權(quán)與免責(zé)聲明:

① 凡本網(wǎng)注明"來源:教育裝備采購(gòu)網(wǎng)"的所有作品,版權(quán)均屬于教育裝備采購(gòu)網(wǎng),未經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用。已獲本網(wǎng)授權(quán)的作品,應(yīng)在授權(quán)范圍內(nèi)使用,并注明"來源:教育裝備采購(gòu)網(wǎng)"。違者本網(wǎng)將追究相關(guān)法律責(zé)任。

② 本網(wǎng)凡注明"來源:XXX(非本網(wǎng))"的作品,均轉(zhuǎn)載自其它媒體,轉(zhuǎn)載目的在于傳遞更多信息,并不代表本網(wǎng)贊同其觀點(diǎn)和對(duì)其真實(shí)性負(fù)責(zé),且不承擔(dān)此類作品侵權(quán)行為的直接責(zé)任及連帶責(zé)任。如其他媒體、網(wǎng)站或個(gè)人從本網(wǎng)下載使用,必須保留本網(wǎng)注明的"稿件來源",并自負(fù)版權(quán)等法律責(zé)任。

③ 如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)等問題,請(qǐng)?jiān)谧髌钒l(fā)表之日起兩周內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系,否則視為放棄相關(guān)權(quán)利。

校體購(gòu)產(chǎn)品